5. Операторы языка Pascal

Условный оператор

Формат полного условного оператора определяется следующим образом:

If B then S1 else S2

где B - условие разветвления (принятия решения), логическое выражение или отношение; S1, S2 - один выполняемый оператор, простой или составной.

При выполнении условного оператора сначала вычисляется выражение B, затем анализируется его результат: если B - истинно, то выполняется оператор S1 - ветвь then, а оператор S2 пропускается; если B - ложно, то выполняется оператор S2 - ветвь else, а оператор S1 - пропускается.

Оператор выбора

Структура оператора имеет следующий вид:

case S of

c1: insruction1;

c2: insruction2;

...

cn: insructionN;

else instruction

end;

где S - выражение порядкового типа, значение которого вычисляется;

c1, c2,..., on - константы порядкового типа, с которыми сравниваются выражения S; instructionl,..., instructionN - операторы, из которых выполняется тот, с константой которого совпадает значение выражения S;

instruction - оператор, который выполняется, если значение выражения S не совпадает ни с одной из констант c1, o2, on.

Оператор цикла с параметром

Когда начинает выполняться оператор for, начальное и конечное значения определяются один раз, и эти значения сохраняются на протяжении всего выполнения оператора for. Оператор, который содержится в теле оператора for, выполняется один раз для каждого значения в диапазоне между начальным и конечным значением. Счетчик цикла всегда инициализируется начальным значением.

Оператор цикла с предусловием

While B do S;

где B - логическое условие, истинность которого проверяется (оно является условием завершения цикла)$;

S - тело цикла - один оператор. Выражение, с помощью которого осуществляется управление повторением оператора, должно иметь логический тип. Вычисление его производится до того, как внутренний оператор будет выполнен. Внутренний оператор выполняется повторно до тех пор, пока выражение принимает значение Тгие. Если выражение с самого начала принимает значение False, то оператор, содержащийся внутри оператора цикла с предусловием, не выполняется.

Оператор цикла с постусловием

repeat S until B;

где B - логическое условие, истинность которого проверяется (оно является условием завершения цикла);

S - один или более операторов тела цикла. Результат выражения должен быть логического типа. Операторы, заключенные между ключевыми словами repeat и until, выполняются последовательно до тех пор, пока результат выражения не примет значение True. Последовательность операторов выполнится, по крайней мере, один раз, поскольку вычисление выражения производится после каждого выполнения последовательности операторов.

Автор: Цветкова А.В.

<< Назад: Стандартные процедуры и функции

>> Вперед: Понятие вспомогательного алгоритма

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

▪ Международное частное право. Шпаргалка

▪ Право интеллектуальной собственности. Шпаргалка

▪ История психологии. Конспект лекций

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Питомцы как стимулятор разума 06.10.2025

Помимо эмоциональной поддержки, домашние питомцы могут оказывать заметное воздействие на когнитивные процессы, особенно у пожилых людей. Новое масштабное исследование показало, что общение с кошками и собаками не просто улучшает настроение - оно действительно способствует замедлению возрастного снижения умственных способностей. Работа проводилась в рамках проекта Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE), охватывающего период с 2004 по 2022 год. В исследовании приняли участие тысячи европейцев старше 50 лет. Анализ показал, что владельцы домашних животных демонстрируют более устойчивые когнитивные функции по сравнению с теми, кто не держит питомцев. Особенно выражен эффект оказался у владельцев кошек и собак. Согласно данным ученых, владельцы собак дольше сохраняют хорошую память, в то время как хозяева кошек медленнее теряют способность к быстрому речевому взаимодействию. Исследователи связывают это с тем, что ежедневное взаимодействие с животными требует внимани ...>>

Мини-ПК ExpertCenter PN54-S1 06.10.2025

Компания ASUSTeK Computer презентовала новый мини-компьютер ASUS ExpertCenter PN54-S1. Устройство ориентировано на пользователей, которым важно сочетание производительности, энергоэффективности и универсальности - от офисных задач до мультимедийных проектов. В основе ExpertCenter PN54-S1 лежит современная аппаратная платформа AMD Hawk Point, использующая архитектуру Zen 4. Это поколение чипов отличается улучшенным управлением энергопотреблением и повышенной вычислительной мощностью. Новинка доступна в конфигурациях с процессорами Ryzen 7260, Ryzen 5220 и Ryzen 5210, представленных AMD в начале 2025 года. Таким образом, устройство охватывает широкий диапазон задач - от базовых офисных до ресурсоемких вычислений. Корпус мини-ПК выполнен из прочного алюминия и имеет размеры 130&#215;130&#215;34 мм, что делает его практически незаметным на рабочем столе или за монитором. Несмотря на компактность, внутренняя компоновка позволяет установить два модуля оперативной памяти SO-DIMM ...>>

Глазные капли, возвращающие молодость зрению 05.10.2025

С возрастом человеческий глаз постепенно теряет способность четко видеть на близком расстоянии - развивается пресбиопия, или возрастная дальнозоркость. Этот естественный процесс связан с утратой эластичности хрусталика и ослаблением цилиарной мышцы, отвечающей за фокусировку. Миллионы людей по всему миру сталкиваются с необходимостью носить очки для чтения или прибегают к хирургическим методам коррекции. Однако исследователи из Центра передовых исследований пресбиопии в Буэнос-Айресе представили решение, которое может стать удобной и неинвазивной альтернативой - специальные глазные капли, способные улучшать зрение на длительный срок. Разработку возглавила Джованна Беноцци, директор Центра. По ее словам, цель исследования состояла в том, чтобы предоставить пациентам с пресбиопией эффективный и безопасный способ коррекции зрения без хирургического вмешательства. Новые капли, созданные на основе пилокарпина и диклофенака, показали убедительные результаты: уже через час после первого пр ...>>

Случайная новость из Архива Роботов научили быть любопытными 08.06.2017 На протяжении нескольких лет разработчики компьютерных программ для роботов пытались создать "алгоритм любопытства", однако повторить человеческую любознательность было довольно сложно. По их словам, большинство методов не могут оценить "пробелы" в знаниях робота и понять, что ему будет интересно. Однако Тодду Хестеру из Google DeepMind в Великобритании и Питеру Стоуну из Техасского университета в США удалось создать алгоритм, позволяющий компьютерной программе "проявлять любопытство", самостоятельно изучая окружающую среду. Новый подход позволит роботам учиться еще быстрее, чем сейчас. Исследователи назвали алгоритм TEXPLORE-VENIR - он основывается на технике "подкрепляющего обучения". Эта техника работает по следующему принципу: когда программа приближается к решению проблемы (например, выходу из лабиринта), то получает некоторое вознаграждение. Предполагается, что, получив награду, в будущем она снова попытается достичь какой-либо цели. Исследователи немного изменили технику "подкрепляющего обучения" таким образом, чтобы программа получала вознаграждение просто за новое знание, даже если оно не помогает достичь цели. Например, TEXPLORE-VENIR зарабатывает бонусы, когда изучает картину мира, ищет отдаленные места на карте или осваивает кулинарные рецепты. Хестер и Стоун протестировали свой алгоритм в двух сценариях. Первым из них стал виртуальный лабиринт из 4-х комнат, соединенных между собой запертыми дверями. Боту - просто компьютерной программе - нужно было исследовать территорию, найти ключ, взять его и открыть дверь. За каждую открытую дверь он зарабатывал 10 очков. Чтобы достичь наивысшего балла, ему было дано 3000 "шагов". Когда при помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR бот изучил местность (потратив на это 1000 "шагов"), то заработал 55 очков. При этом если он использовал другие алгоритмы, то получал от 0 до 35 очков. Когда программе пришлось одновременно исследовать местность и отпирать двери, с помощью TEXPLORE-VENIR она заработала 70 баллов, а в других случаях - менее 5. Ко второму эксперименту исследователи подключили человекоподобного робота Nao. При помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR ему нужно было выполнить три задания: ударить по музыкальной тарелке, найти и поднести к глазам розовую ленту и нажать на кнопку, расположенную на его ноге. На каждое задание Nao получил 200 "шагов", и еще 400 "шагов" ему было дано на "обучение" (изучение предметов). По результатам 13-ти попыток он нажал на кнопку 7 раз, ударил по тарелке в 1-м из 5-ти случаев и в итоге стал быстрее находить розовую ленту. Алгоритм TEXPLORE-VENIR показал хорошие результаты, однако излишнее любопытно может снизить продуктивность робота, считают сторонние исследователи. Может получиться так, что внутренняя мотивация робота на получение награды за обучение превысит его внешнюю мотивацию решить поставленную задачу. Поэтому важно найти баланс между двумя видами мотивации.

Другие интересные новости:

▪ Дрон - гелиевый шарик

▪ Как рос тираннозавр

▪ Более эффективный аналог детектора лжи

▪ Космические лучи - угроза колонизаторам Марса

▪ Шестиядерные процессоры Intel Core i7-3960Х Extreme Edition и Intel Core i7-3930K

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Любителям путешествовать - советы туристу. Подборка статей

▪ статья Гамлет. Крылатое выражение

▪ статья Что такое мидии? Подробный ответ

▪ статья Освещение

▪ статья За дверью залает… магнитофон. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Неуязвимая грампластинка. Секрет фокуса

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2025